you0502/Geo-deepseek huggingface dataset:
Geostatistical Analyst 工具箱
概述

利用 Geostatistical Analyst，可通过存储于点要素图层或栅格图层或多边形质心的测量值创建连续表面或地图。采样点可以是高程、地下水位深度或污染等级等测量值。Geostatistical Analyst 可提供一组功能全面的工具，以创建可用于显示、分析和了解空间现象的表面。
| 工具集 | 描述 |
| --- | --- |
| 插值分析 | 预测无测量值位置的值工具。 |
| 采样网络设计 | 包含放置新采样点的辅助工具。增密采样网络工具也可用于确定不再需要的采样点。 |
| 模拟  | 该工具集中的工具用于执行地统计模拟以及辅助结果的分析。 |
| 实用工具 | 使用 Geostatistical Analyst 开发插值模型时用于预处理和后处理的工具。 |
| 使用地统计图层 | 该工具集包含用于创建、修改、导出和操作地统计图层属性的工具。 |
Geostatisical Analyst工具条

Geostatistical Analyst 包含用于探索性空间数据分析的工具，以及可引导您完成创建在统计学上有效的表面的过程的地统计向导。这些工具并不是地理处理工具的一部分；但是，它们得出的结果可以在地理处理工具中使用。
| 工具  | 描述  |
| --- | --- |
| 探索性空间数据分析 (ESDA) | 以不同的方式检查数据，可以在创建表面之前了解数据，以便更深入地了解调查的现象，以及就数据相关的问题做出更好的决断。 |
| 向导  | Geostatistical Analyst 向导可指导您完成统计意义上有效表面的创建过程。 |
| 子集要素 | 将原始数据集分为两部分：一部分用于建立空间结构模型和生成表面，另一部分用于比较和验证输出表面。子集要素工具是一种地理处理工具，可以通过 Geostatistical Analyst 工具箱访问。 |
插值工具集
概述

预测无测量值位置的值工具。
| 工具 | 摘要 |
| --- | --- |
| 含障碍的扩散插值法 | 使用基于热方程的核插值表面，并且允许使用栅格和要素障碍重新定义输入点间的距离。 |
| 经验贝叶斯克里金法 | 经验贝叶斯克里金法是一种插值方法，可通过反复模拟，对基础半变异函数估算中的错误进行说明。 |
| 全局多项式插值法 | 将使用数学函数（多项式）定义的平滑表面与输入采样点拟合。 |
| IDW | 使用要预测位置周围的测量值预测任意未采样位置的值，此方法基于如下假设：彼此接近的事物的相似程度高于彼此远离的事物。 |
| 含障碍的核插值法 | 一个移动窗口预测器，它使用两点之间的最短距离，这样可以将线障碍任意一侧的点都连接起来。 |
| 局部多项式插值法 | 拟合处于指定重叠邻域内的指定阶（零阶、一阶、二阶、三阶等）多项式以生成输出表面。 |
| 移动窗口克里金法 | 基于较小的邻域，经过所有位置点重新计算变程、块金和偏基台半变异函数参数。 |
| 径向基函数插值法 | 使用五种基函数之一对准确经过各输入点的表面进行插值。 |
含障碍的扩散插值
描述

使用基于热方程的核插值表面，并且允许使用栅格和要素障碍重新定义输入点间的距离。
了解有关“含障碍的扩散插值”工作原理的详细信息
含障碍的扩散插值
使用方法

- 绝对要素障碍采用“非欧氏”距离方法而非“通视分析”方法。“通视分析”方法要求测量位置与需要预测的位置间的直线与障碍要素不相交。如果障碍周围的距离位于搜索邻域规范之内，则将对其使用“非欧氏”距离方法。
- 处理时间取决于障碍要素类几何的复杂性。通过使用制图综合工具集中的工具对要素进行平滑处理或删除某些要素可创建新要素类。
- 对于**输入附加障碍栅格**参数，其值必须大于或等于 1。值 1 表示没有障碍。
- ​**输入累积障碍栅格**参数中值的单位应该与 x，y 坐标单位相同。如果相邻单元的值相同，则表示该位置没有障碍。
- ​**输入流动障碍栅格**中值的单位应该与 x，y 坐标单位相同。如果相邻像元的值相同，则表示该位置没有障碍。另外，如果值由高变低，则意味着没有障碍。
- 任何可选栅格障碍输入中存在的 NoData 都等同于包含输入绝对障碍要素。
含障碍的扩散插值
语法

arcpy.ga.DiffusionInterpolationWithBarriers(in_features, z_field, {out_ga_layer}, {out_raster}, {cell_size}, {in_barrier_features}, {bandwidth}, {number_iterations}, {weight_field}, {in_additive_barrier_raster}, {in_cumulative_barrier_raster}, {in_flow_barrier_raster})

| 参数  | 说明  | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| in_features | 包含要插入的 z 值的输入点要素。 | Feature Layer |
| z_field | 表示每个点的高度或量级值的字段。如果输入要素包含 z 值或 m 值，则该字段可以是数值字段或 Shape 字段。 | Field |
| out_ga_layer<br><br>（可选） | 生成的地统计图层。只有未请求任何输出栅格时才需要输出该图层。 | Geostatistical Layer |
| out_raster<br><br>（可选） | 输出栅格。只有未请求任何输出地统计图层时才需要输出该栅格。 | Raster Dataset |
| cell_size<br><br>（可选） | 要创建的输出栅格的像元大小。<br><br>可以在环境设置中的栅格分析下明确设置该值。<br><br>如果未设置，则该值为输入空间参考中输入点要素范围的宽度与高度中的较小值除以 250。 | Analysis Cell Size |
| in_barrier_features<br><br>（可选） | 使用“非欧氏”距离而非“通视”距离的绝对障碍要素。 | Feature Layer |
| bandwidth<br><br>（可选） | 用于指定预测所用数据点之间的最大距离。随着带宽的增加，预测偏差将增加，而预测方差会减少。 | Double |
| number_iterations<br><br>（可选） | 由于模型在数值上求解扩散方程，迭代计数将控制数值解的精度。迭代计数越大，预测越精确，但处理时间也将越长。障碍几何越复杂且带宽越大，精确预测所需的迭代也越多。 | Long |
| weight_field<br><br>（可选） | 用于强调某个观测。权重越大，对预测的影响就越大。对于重合的观测，为最可靠的测量值分配最大权重。 | Field |
| in_additive_barrier_raster<br><br>（可选） | 基于以下公式计算出的两个相邻栅格像元之间的行程距离：<br><br>（相邻像元的平均成本值）x（像元中心间的距离） | Raster Layer |
| in_cumulative_barrier_raster<br><br>（可选） | 基于以下公式计算出的两个相邻栅格像元之间的行程距离：<br><br>（相邻像元的成本值之差）+（像元中心间的距离） | Raster Layer |
| in_flow_barrier_raster<br><br>（可选） | 如果想在插入数据时指明数据变化的主方向，可基于以下公式使用流动障碍：<br><br>指示符（_至_ 相邻像元的成本值 > _自_ 相邻像元的成本值）*（_至_ 相邻像元的成本值 - _自_ 相邻像元的成本值）+（像元中心间的距离），<br><br>其中，指示符（真）= 1，指示符（假）= 0。 | Raster Layer |
含障碍的扩散插值
代码示例 - Python 窗口

```python
import arcpy

arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"

arcpy.DiffusionInterpolationWithBarriers_ga("ca_ozone_pts", "OZONE", "outDIWB",
"C:/gapyexamples/output/diwbout", "2000",
"ca_outline", "", "10", "", "", "", "")
```
含障碍的扩散插值
代码示例 - 独立 Python 脚本

```python
# Name: DiffusionInterpolationWithBarriers_Example_02.py
# Description: Diffusion Interpolation with Barriers uses a kernel which is
# based upon the heat equation and describes the variation in
# temperature with time in a homogeneous medium.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension
# Import system modules
import arcpy
# Set environment settings
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"

# Set local variables
inPointFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
zField = "ozone"
outLayer = "outDIWB"
outRaster = "C:/gapyexamples/output/diwbout"
cellSize = 2000.0
power = 2
inBarrier = "ca_outline.shp"
bandwidth = ""
iterations = 10
weightField = ""
addBarrier = ""
cumuBarrier = ""
flowBarrier = ""

# Check out the ArcGIS Geostatistical Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("GeoStats")

# Execute DiffusionInterpolationWithBarriers
arcpy.DiffusionInterpolationWithBarriers_ga(inPointFeatures, zField, outLayer,
outRaster, cellSize, inBarrier,
bandwidth, iterations, weightField,
addBarrier, cumuBarrier, flowBarrier)
```
含障碍的扩散插值
环境

- 像元大小
- 重合点
- 当前工作空间
- 范围
- 地理变换
- 掩膜
- 输出坐标系
- 捕捉栅格
含障碍的扩散插值
许可信息

- Basic: 需要 Geostatistical Analyst
- Standard: 需要 Geostatistical Analyst
- Advanced: 需要 Geostatistical Analyst
经验贝叶斯克里金法
描述

经验贝叶斯克里金法是一种插值方法，可通过反复模拟，对基础半变异函数估算中的错误进行说明。
经验贝叶斯克里金法
使用方法

- 该克里金法可处理一般程度上不稳定的输入数据。
- 此插值方法仅允许标准圆形和平滑圆形**搜索邻域**。
- ​**搜索邻域**的**平滑圆形**选项将显著增加执行时间。
- ​**每个本地模型中的最大点数值**和**本地模型重叠系数**值越大，执行时间就越长。应用**数据变换**也会显著增加执行时间。
- 为避免内存用尽，软件可以限制能够用于并行处理的 CPU 核数量。可用的最大内核数量将根据子集大小、半变异函数模型类型、计算机操作系统以及工具使用 32 位还是 64 位处理来确定。通过安装后台地理处理（64 位）产品以及启用后台地理处理，即可能成功运行该工具。
- 如果输入数据位于地理坐标系中，将使用弦距离来计算所有距离。有关弦距离的详细信息，请参阅“什么是经验贝叶斯克里金法”帮助主题中的地理坐标中数据的距离计算部分。
经验贝叶斯克里金法
语法

arcpy.ga.EmpiricalBayesianKriging(in_features, z_field, {out_ga_layer}, {out_raster}, {cell_size}, {transformation_type}, {max_local_points}, {overlap_factor}, {number_semivariograms}, {search_neighborhood}, {output_type}, {quantile_value}, {threshold_type}, {probability_threshold}, {semivariogram_model_type})

| 参数  | 说明  | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| in_features | 包含要插入的 z 值的输入点要素。 | Feature Layer |
| z_field | 表示每个点的高度或量级值的字段。如果输入要素包含 z 值或 m 值，则该字段可以是数值字段或 Shape 字段。 | Field |
| out_ga_layer<br><br>（可选） | 生成的地统计图层。只有未请求任何输出栅格时才需要输出该图层。 | Geostatistical Layer |
| out_raster<br><br>（可选） | 输出栅格。只有未请求任何输出地统计图层时才需要输出该栅格。 | Raster Dataset |
| cell_size<br><br>（可选） | 要创建的输出栅格的像元大小。<br><br>可以在环境设置中的栅格分析下明确设置该值。<br><br>如果未设置，则该值为输入空间参考中输入点要素范围的宽度与高度中的较小值除以 250。 | Analysis Cell Size |
| transformation_type<br><br>（可选） | 将应用到输入数据的变换类型。<br><br>NONE —不应用任何变换。这是默认设置。<br><br>EMPIRICAL —使用“经验”基本函数进行“乘偏斜”变换。<br><br>LOGEMPIRICAL —使用“对数经验”基本函数进行“乘偏斜”变换。所有数据值必须为正。如果选择此选项，则所有预测均为正。 | String |
| max_local_points<br><br>（可选） | 输入数据将自动分组，每一组的点数不大于这一数目。 | Long |
| overlap_factor<br><br>（可选） | 表示本地模型（也称子集）之间重叠程度的系数。每个输入点均可落入多个子集中，重叠系数指定了各点将落入的子集的平均数。重叠系数值越高，输出表面就越平滑，但处理时间也越长。典型值在 0.01 到 5 范围内变化。 | Double |
| number_semivariograms<br><br>（可选） | 每个本地模型模拟的半变异函数的数量。 | Long |
| search_neighborhood<br><br>（可选） | 定义用于控制输出的周围点。“标准圆形”为默认选项。<br><br>以下是搜索邻域类：SearchNeighborhoodStandardCircular 和 SearchNeighborhoodSmoothCircular。<br><br>标准圆形<br><br>radius - 搜索圆的半径长度。<br><br>angle - 移动窗口的轴（圆）或长半轴（椭圆）的旋转角度。<br><br>nbrMax - 用于估计未知位置值的最大相邻数。<br><br>nbrMin - 用于估计未知位置值的最小相邻数。<br><br>sectorType - 邻域的几何。<br><br>ONE_SECTOR - 单个椭圆。<br><br>FOUR_SECTORS - 分为四个扇区的椭圆。<br><br>FOUR_SECTORS_SHIFTED - 分为四个扇区且偏移 45 度的椭圆。<br><br>EIGHT_SECTORS - 分为八个扇区的椭圆。<br><br>平滑圆形<br><br>radius - 搜索圆的半径长度。<br><br>smoothFactor -“平滑插值”选项可在“长半轴”与“平滑系数”相乘所得的距离处创建一个外椭圆和一个内椭圆。使用反曲线函数可对位于最小椭圆外、最大椭圆内的点加权，加权值介于 0 和 1 之间。 | Geostatistical Search Neighborhood |
| output_type<br><br>（可选） | 用于存储插值结果的表面类型。<br><br>有关输出表面类型的详细信息，请参阅插值模型可以生成何种类型的输出表面？<br><br>PREDICTION —可通过内插值生成的预测表面。<br><br>PREDICTION_STANDARD_ERROR — 标准误差表面可通过内插值的标准误差生成。<br><br>PROBABILITY —值超过或未超过某一特定阈值的概率曲面。<br><br>QUANTILE —可对预测分布指定分位数进行预测的分位数表面。 | String |
| quantile_value<br><br>（可选） | 用于生成输出栅格的分位数。 | Double |
| threshold_type<br><br>（可选） | 指定是否计算超过或未超过指定阈值的概率。<br><br>EXCEED —概率值超过了阈值。这是默认设置。<br><br>NOT_EXCEED —概率值将不会超过阈值。 | String |
| probability_threshold<br><br>（可选） | 概率阈值。如果留空，将使用输入数据的中值（第 50 个分位数）。 | Double |
| semivariogram_model_type<br><br>（可选） | 用于插值的半变异函数模型。<br><br>POWER —幂半变异函数<br><br>LINEAR —线性半变异函数<br><br>THIN_PLATE_SPLINE —薄板样条半变异函数<br><br>EXPONENTIAL —指数半变异函数<br><br>EXPONENTIAL_DETRENDED —应用一阶趋势移除的指数半变异函数<br><br>WHITTLE —消减半变异函数<br><br>WHITTLE_DETRENDED —应用一阶趋势移除的消减半变异函数<br><br>K_BESSEL —K-Bessel 半变异函数<br><br>K_BESSEL_DETRENDED —应用一阶趋势移除的 K-Bessel 半变异函数<br><br>可用的选择取决于 transformation_type 参数的值。如果将变换类型设置为 NONE，那么只有前三个半变异函数可用。如果类型是 EMPIRICAL 或 LOGEMPIRICAL，则最后六个半变异函数可用。<br><br>关于为数据选择适当半变异函数的详细信息，请参阅什么是经验贝叶斯克里金法主题。 | String |
经验贝叶斯克里金法
代码示例 - EmpiricalBayesianKriging 示例 1（Python 窗口）

```python
import arcpy

arcpy.EmpiricalBayesianKriging_ga("ca_ozone_pts", "OZONE", "outEBK", "C:/gapyexamples/output/ebkout",
10000, "NONE", 50, 0.5, 100,
arcpy.SearchNeighborhoodStandardCircular(300000, 0, 15, 10, "ONE_SECTOR"),
"PREDICTION", "", "", "", "LINEAR")
```
经验贝叶斯克里金法
代码示例 - EmpiricalBayesianKriging 示例 2（独立脚本）

```python
# Name: EmpiricalBayesianKriging_Example_02.py
# Description: Bayesian kriging approach whereby many models created around the
# semivariogram model estimated by the restricted maximum likelihood algorithm is used.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension
# Author: Esri
# Import system modules
import arcpy
# Set environment settings
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"

# Set local variables
inPointFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
zField = "ozone"
outLayer = "outEBK"
outRaster = "C:/gapyexamples/output/ebkout"
cellSize = 10000.0
transformation = "EMPIRICAL"
maxLocalPoints = 50
overlapFactor = 0.5
numberSemivariograms = 100
# Set variables for search neighborhood
radius = 300000
smooth = 0.6
searchNeighbourhood = arcpy.SearchNeighborhoodSmoothCircular(radius, smooth)
outputType = "PREDICTION"
quantileValue = ""
thresholdType = ""
probabilityThreshold = ""
semivariogram = "K_BESSEL"

# Check out the ArcGIS Geostatistical Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("GeoStats")

# Execute EmpiricalBayesianKriging
arcpy.EmpiricalBayesianKriging_ga(inPointFeatures, zField, outLayer, outRaster,
cellSize, transformation, maxLocalPoints, overlapFactor, numberSemivariograms,
searchNeighbourhood, outputType, quantileValue, thresholdType, probabilityThreshold,
semivariogram)
```
经验贝叶斯克里金法
环境

- 像元大小
- 重合点
- 当前工作空间
- 范围
- 地理变换
- 掩膜
- 输出坐标系
- 捕捉栅格
经验贝叶斯克里金法
许可信息

- Basic: 需要 Geostatistical Analyst
- Standard: 需要 Geostatistical Analyst
- Advanced: 需要 Geostatistical Analyst
全局多项式插值法
描述

将使用数学函数（多项式）定义的平滑表面与输入采样点拟合。
全局多项式插值法
使用方法

- 使用此工具可获得表示感兴趣区域表面渐进趋势的平滑表面。
- 当数据中存在短程变化时，应使用局部多项式插值法工具。
全局多项式插值法
语法

arcpy.ga.GlobalPolynomialInterpolation(in_features, z_field, {out_ga_layer}, {out_raster}, {cell_size}, {power}, {weight_field})

| 参数  | 说明  | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| in_features | 包含要插入的 z 值的输入点要素。 | Feature Layer |
| z_field | 表示每个点的高度或量级值的字段。如果输入要素包含 z 值或 m 值，则该字段可以是数值字段或 Shape 字段。 | Field |
| out_ga_layer<br><br>（可选） | 生成的地统计图层。只有未请求任何输出栅格时才需要输出该图层。 | Geostatistical Layer |
| out_raster<br><br>（可选） | 输出栅格。只有未请求任何输出地统计图层时才需要输出该栅格。 | Raster Dataset |
| cell_size<br><br>（可选） | 要创建的输出栅格的像元大小。<br><br>可以在**环境设置**中的**栅格分析**下明确设置该值。<br><br>如果未设置，则该值为输入空间参考中输入点要素范围的宽度与高度中的较小值除以 250。 | Analysis Cell Size |
| power<br><br>（可选） | 多项式的阶。 | Long |
| weight_field<br><br>（可选） | 用于强调某个观测。权重越大，对预测的影响就越大。对于重合的观测，为最可靠的测量值分配最大权重。 | Field |
全局多项式插值法
代码示例 - Python 窗口

```python
import arcpy

arcpy.env.workspace = "C:/gapysamples/data"

arcpy.GlobalPolynomialInterpolation_ga("ca_ozone_pts", "OZONE", "outGPI",
"C:/gapyexamples/output/gpiout", "2000", "2", "")
```
全局多项式插值法
代码示例 - 独立脚本

```python
# Name: GlobalPolynomialInterpolation_Example_02.py
# Description: Global Polynomial interpolation fits a smooth surface that is
# defined by a mathematical function (a polynomial) to the input
# sample points. The Global Polynomial surface changes gradually
# and captures coarse-scale pattern in the data. Global Polynomial
# interpolation is like taking a piece of paper and fitting it
# between the raised points (raised to the height of value).
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension
# Import system modules
import arcpy
# Set environment settings
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"

# Set local variables
inPointFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
zField = "ozone"
outLayer = "outGPI"
outRaster = "C:/gapyexamples/output/gpiout"
cellSize = 2000.0
power = 2
# Check out the ArcGIS Geostatistical Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("GeoStats")

# Execute GlobalPolynomialInterpolation
arcpy.GlobalPolynomialInterpolation_ga(inPointFeatures, zField, outLayer,
outRaster, cellSize, power)
```
全局多项式插值法
环境

- 像元大小
- 重合点
- 当前工作空间
- 范围
- 地理变换
- 掩膜
- 输出坐标系
- 捕捉栅格
全局多项式插值法
许可信息

- Basic: 需要 Geostatistical Analyst
- Standard: 需要 Geostatistical Analyst
- Advanced: 需要 Geostatistical Analyst
反距离权重法
描述

使用要预测位置周围的测量值预测任意未采样位置的值，此方法基于如下假设：彼此接近的事物的相似程度高于彼此远离的事物。
反距离权重法的工作原理
反距离权重法
使用方法

- 预测值仅限于用于插值的值的范围。因为反距离权重法是加权平均距离，所以该平均值不可能大于最大输入或小于最小输入。因此，如果尚未对这些极值采样，便无法创建山脊或山谷。
- 反距离权重法可能会在数据位置周围产生“牛眼”效应。
- 不同于克里金法等其他插值方法，反距离权重法对输入数据的统计属性没有明确假设。当输入数据不符合更高级插值方法的统计属性假设条件时，通常会使用反距离权重法。
- 此方法非常适合用于超大型输入数据集。
反距离权重法
语法

arcpy.ga.IDW(in_features, z_field, {out_ga_layer}, {out_raster}, {cell_size}, {power}, {search_neighborhood}, {weight_field})

| 参数  | 说明  | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| in_features | 包含要插入的 z 值的输入点要素。 | Feature Layer |
| z_field | 表示每个点的高度或量级值的字段。如果输入要素包含 z 值或 m 值，则该字段可以是数值字段或 Shape 字段。 | Field |
| out_ga_layer<br><br>（可选） | 生成的地统计图层。只有未请求任何输出栅格时才需要输出该图层。 | Geostatistical Layer |
| out_raster<br><br>（可选） | 输出栅格。只有未请求任何输出地统计图层时才需要输出该栅格。 | Raster Dataset |
| cell_size<br><br>（可选） | 要创建的输出栅格的像元大小。<br><br>可以在环境设置中的栅格分析下明确设置该值。<br><br>如果未设置，则该值为输入空间参考中输入点要素范围的宽度与高度中的较小值除以 250。 | Analysis Cell Size |
| power<br><br>（可选） | 控制周围点对于内插值的重要性的距离指数。幂值越高，远数据点的影响会越小。 | Double |
| search_neighborhood<br><br>（可选） | 定义用于控制输出的周围点。“标准”为默认选项。<br><br>以下是搜索邻域类：SearchNeighborhoodStandard、SearchNeighborhoodSmooth、SearchNeighborhoodStandardCircular 和 SearchNeighborhoodSmoothCircular。<br><br>标准<br><br>majorSemiaxis - 搜索邻域的长半轴值。<br><br>minorSemiaxis - 搜索邻域的短半轴值。<br><br>angle - 移动窗口的轴（圆）或长半轴（椭圆）的旋转角度。<br><br>nbrMax - 用于估计未知位置值的最大相邻数。<br><br>nbrMin - 用于估计未知位置值的最小相邻数。<br><br>sectorType - 邻域的几何。<br><br>ONE_SECTOR - 单个椭圆。<br><br>FOUR_SECTORS - 分为四个扇区的椭圆。<br><br>FOUR_SECTORS_SHIFTED - 分为四个扇区且偏移 45 度的椭圆。<br><br>EIGHT_SECTORS - 分为八个扇区的椭圆。<br><br>平滑<br><br>majorSemiaxis - 搜索邻域的长半轴值。<br><br>minorSemiaxis - 搜索邻域的短半轴值。<br><br>angle - 移动窗口的轴（圆）或长半轴（椭圆）的旋转角度。<br><br>smoothFactor -“平滑插值”选项可在“长半轴”与“平滑系数”相乘所得的距离处创建一个外椭圆和一个内椭圆。使用反曲线函数可对位于最小椭圆外、最大椭圆内的点加权，加权值介于 0 和 1 之间。<br><br>标准圆<br><br>radius - 搜索圆的半径长度。<br><br>angle - 移动窗口的轴（圆）或长半轴（椭圆）的旋转角度。<br><br>nbrMax - 用于估计未知位置值的最大相邻数。<br><br>nbrMin - 用于估计未知位置值的最小相邻数。<br><br>sectorType - 邻域的几何。<br><br>ONE_SECTOR - 单个椭圆。<br><br>FOUR_SECTORS - 分为四个扇区的椭圆。<br><br>FOUR_SECTORS_SHIFTED - 分为四个扇区且偏移 45 度的椭圆。<br><br>EIGHT_SECTORS - 分为八个扇区的椭圆。<br><br>平滑圆<br><br>radius - 搜索圆的半径长度。<br><br>smoothFactor -“平滑插值”选项可在“长半轴”与“平滑系数”相乘所得的距离处创建一个外椭圆和一个内椭圆。使用反曲线函数可对位于最小椭圆外、最大椭圆内的点加权，加权值介于 0 和 1 之间。 | Geostatistical Search Neighborhood |
| weight_field<br><br>（可选） | 用于强调某个观测。权重越大，对预测的影响就越大。对于重合的观测，为最可靠的测量值分配最大权重。 | Field |
反距离权重法
代码示例 - Python 窗口

```python
import arcpy

arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"

arcpy.IDW_ga("ca_ozone_pts", "OZONE", "outIDW", "C:/gapyexamples/output/idwout", "2000", "2",
arcpy.SearchNeighborhoodStandard(300000, 300000, 0, 15, 10, "ONE_SECTOR"), "")
```
反距离权重法
代码示例 - 独立脚本

```python
# Name: InverseDistanceWeighting_Example_02.py
# Description: Interpolate a series of point features onto a rectangular raster
# using Inverse Distance Weighting (IDW).
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension
# Import system modules
import arcpy
# Set environment settings
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"

# Set local variables
inPointFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
zField = "OZONE"
outLayer = "outIDW"
outRaster = "C:/gapyexamples/output/idwout"
cellSize = 2000.0
power = 2
# Set variables for search neighborhood
majSemiaxis = 300000
minSemiaxis = 300000
angle = 0
maxNeighbors = 15
minNeighbors = 10
sectorType = "ONE_SECTOR"
searchNeighbourhood = arcpy.SearchNeighborhoodStandard(majSemiaxis, minSemiaxis,
angle, maxNeighbors,
minNeighbors, sectorType)

# Check out the ArcGIS Geostatistical Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("GeoStats")

# Execute IDW
arcpy.IDW_ga(inPointFeatures, zField, outLayer, outRaster, cellSize,
power, searchNeighbourhood)
```
反距离权重法
环境

- 像元大小
- 重合点
- 当前工作空间
- 范围
- 地理变换
- 掩膜
- 输出坐标系
- 捕捉栅格
反距离权重法
许可信息

- Basic: 需要 Geostatistical Analyst
- Standard: 需要 Geostatistical Analyst
- Advanced: 需要 Geostatistical Analyst
含障碍的核插值法
描述

一个移动窗口预测器，它使用两点之间的最短距离，这样可以将线障碍任意一侧的点都连接起来。
含障碍的核插值法
使用方法

- 绝对要素障碍采用“非欧氏”距离方法而非“通视分析”方法。“通视分析”方法要求测量位置与需要预测的位置间的直线与障碍要素不相交。如果障碍周围的距离位于搜索邻域规范之内，则将对其使用“非欧氏”距离方法。
- 处理时间取决于障碍要素类几何的复杂性。通过使用制图综合工具集中的工具对要素进行平滑处理或删除某些要素可创建新要素类。
- 针对**指数**、**高斯函数**和**常量**核函数应用平滑系数，使核具有有限的半径（等于指定的**带宽**）。
含障碍的核插值法
语法

arcpy.ga.KernelInterpolationWithBarriers(in_features, z_field, {out_ga_layer}, {out_raster}, {cell_size}, {in_barrier_features}, {kernel_function}, {bandwidth}, {power}, {ridge}, {output_type})

| 参数  | 说明  | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| in_features | 包含要插入的 z 值的输入点要素。 | Feature Layer |
| z_field | 表示每个点的高度或量级值的字段。如果输入要素包含 z 值或 m 值，则该字段可以是数值字段或 Shape 字段。 | Field |
| out_ga_layer<br><br>（可选） | 生成的地统计图层。只有未请求任何输出栅格时才需要输出该图层。 | Geostatistical Layer |
| out_raster<br><br>（可选） | 输出栅格。只有未请求任何输出地统计图层时才需要输出该栅格。 | Raster Dataset |
| cell_size<br><br>（可选） | 要创建的输出栅格的像元大小。<br><br>可以在环境设置中的栅格分析下明确设置该值。<br><br>如果未设置，则该值为输入空间参考中输入点要素范围的宽度与高度中的较小值除以 250。 | Analysis Cell Size |
| in_barrier_features<br><br>（可选） | 使用“非欧氏”距离而非“通视”距离的绝对障碍要素。 | Feature Layer |
| kernel_function<br><br>（可选） | 模拟中所使用的核函数。<br><br>EXPONENTIAL — 函数按比例增长或衰减。<br><br>GAUSSIAN — 朝正/负无穷方向快速跌落的钟形函数。<br><br>QUARTIC — 四阶多项式函数。<br><br>EPANECHNIKOV — 不连续的抛物线函数。<br><br>POLYNOMIAL5 — 五阶多项式函数。<br><br>CONSTANT —指示函数。 | String |
| bandwidth<br><br>（可选） | 用于指定预测所用数据点之间的最大距离。随着带宽的增加，预测偏差将增加，而预测方差会减少。 | Double |
| power<br><br>（可选） | 设置多项式的阶数。 | Long |
| ridge<br><br>（可选） | 用于线性方程组解的数值稳定性。对于不含障碍的规则分布数据，它不会影响预测。对于数据位于要素障碍附近或被障碍隔离的区域，预测可能不稳定，而往往需要相对较大的山脊参数值。 | Double |
| output_type<br><br>（可选） | 用于存储插值结果的表面类型。<br><br>有关输出表面类型的详细信息，请参阅插值模型可以生成何种类型的输出表面？<br><br>PREDICTION —可通过内插值生成的预测表面。<br><br>PREDICTION_STANDARD_ERROR — 标准误差表面可通过内插值的标准误差生成。 | String |
含障碍的核插值法
代码示例 - Python 窗口

```python
import arcpy

arcpy.env.workspace = "C:/gapysamples/data"

arcpy.KernelInterpolationWithBarriers_ga("ca_ozone_pts", "OZONE", "outKIWB",
"C:/gapyexamples/output/kiwbout", "2000",
"ca_outline", "QUARTIC", "", "", "50", "PREDICTION")
```
含障碍的核插值法
代码示例 - 独立 Python 脚本

```python
# Name: KernelInterpolationWithBarriers_Example_02.py
# Description: Kernel Interpolation with Barriers is a moving window predictor
# that uses non-Euclidean distances.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension
# Import system modules
import arcpy
# Set environment settings
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"

# Set local variables
inPointFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
zField = "ozone"
outLayer = "outKIWB"
outRaster = "C:/gapyexamples/output/kiwbout"
cellSize = 2000.0
inBarrier = "ca_outline.shp"
kernelFunction = "QUARTIC"
bandwidth = ""
power = ""
ridgeParam = "50"
outputType = "PREDICTION"

# Check out the ArcGIS Geostatistical Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("GeoStats")

# Execute KernelInterpolationWithBarriers
arcpy.KernelInterpolationWithBarriers_ga(inPointFeatures, zField, outLayer, outRaster,
cellSize, inBarrier, kernelFunction, bandwidth,
power, ridgeParam, outputType)
```
含障碍的核插值法
环境

- 像元大小
- 重合点
- 当前工作空间
- 范围
- 地理变换
- 掩膜
- 输出坐标系
- 捕捉栅格
含障碍的核插值法
许可信息

- Basic: 需要 Geostatistical Analyst
- Standard: 需要 Geostatistical Analyst
- Advanced: 需要 Geostatistical Analyst
局部多项式插值法
描述

拟合处于指定重叠邻域内的指定阶（零阶、一阶、二阶、三阶等）多项式以生成输出表面。
局部多项式插值法
使用方法

- 当数据集显示短程变化时，可使用局部多项式插值法。
- 全局多项式插值法适用于在数据集中创建平滑表面以及确定长期趋势。然而，在地球科学中，除了长期趋势之外，感兴趣的变量通常还具有短程变化。当数据集显示出短程变化时，局部多项式插值法地图可捕获这种变化。
局部多项式插值法
语法

arcpy.ga.LocalPolynomialInterpolation(in_features, z_field, {out_ga_layer}, {out_raster}, {cell_size}, {power}, {search_neighborhood}, {kernel_function}, {bandwidth}, {use_condition_number}, {condition_number}, {weight_field}, {output_type})

| 参数  | 说明  | 数据类型 |
| --- | --- | --- |
| in_features | 包含要插入的 z 值的输入点要素。 | Feature Layer |
| z_field | 表示每个点的高度或量级值的字段。如果输入要素包含 z 值或 m 值，则该字段可以是数值字段或 Shape 字段。 | Field |
| out_ga_layer<br><br>（可选） | 生成的地统计图层。只有未请求任何输出栅格时才需要输出该图层。 | Geostatistical Layer |
| out_raster<br><br>（可选） | 输出栅格。只有未请求任何输出地统计图层时才需要输出该栅格。 | Raster Dataset |
| cell_size<br><br>（可选） | 要创建的输出栅格的像元大小。<br><br>可以在环境设置中的栅格分析下明确设置该值。<br><br>如果未设置，则该值为输入空间参考中输入点要素范围的宽度与高度中的较小值除以 250。 | Analysis Cell Size |
| power<br><br>（可选） | 多项式的阶。 | Long |
| search_neighborhood<br><br>（可选） | 定义用于控制输出的周围点。“标准”为默认选项。<br><br>以下是搜索邻域类：SearchNeighborhoodStandard、SearchNeighborhoodSmooth、SearchNeighborhoodStandardCircular 和 SearchNeighborhoodSmoothCircular。<br><br>标准<br><br>majorSemiaxis - 搜索邻域的长半轴值。<br><br>minorSemiaxis - 搜索邻域的短半轴值。<br><br>angle - 移动窗口的轴（圆）或长半轴（椭圆）的旋转角度。<br><br>nbrMax - 用于估计未知位置值的最大相邻数。<br><br>nbrMin - 用于估计未知位置值的最小相邻数。<br><br>sectorType - 邻域的几何。<br><br>ONE_SECTOR - 单个椭圆。<br><br>FOUR_SECTORS - 分为四个扇区的椭圆。<br><br>FOUR_SECTORS_SHIFTED - 分为四个扇区且偏移 45 度的椭圆。<br><br>EIGHT_SECTORS - 分为八个扇区的椭圆。<br><br>平滑<br><br>majorSemiaxis - 搜索邻域的长半轴值。<br><br>minorSemiaxis - 搜索邻域的短半轴值。<br><br>angle - 移动窗口的轴（圆）或长半轴（椭圆）的旋转角度。<br><br>smoothFactor -“平滑插值”选项可在“长半轴”与“平滑系数”相乘所得的距离处创建一个外椭圆和一个内椭圆。使用反曲线函数可对位于最小椭圆外、最大椭圆内的点加权，加权值介于 0 和 1 之间。<br><br>标准圆<br><br>radius - 搜索圆的半径长度。<br><br>angle - 移动窗口的轴（圆）或长半轴（椭圆）的旋转角度。<br><br>nbrMax - 用于估计未知位置值的最大相邻数。<br><br>nbrMin - 用于估计未知位置值的最小相邻数。<br><br>sectorType - 邻域的几何。<br><br>ONE_SECTOR - 单个椭圆。<br><br>FOUR_SECTORS - 分为四个扇区的椭圆。<br><br>FOUR_SECTORS_SHIFTED - 分为四个扇区且偏移 45 度的椭圆。<br><br>EIGHT_SECTORS - 分为八个扇区的椭圆。<br><br>平滑圆形<br><br>radius - 搜索圆的半径长度。<br><br>smoothFactor -“平滑插值”选项可在“长半轴”与“平滑系数”相乘所得的距离处创建一个外椭圆和一个内椭圆。使用反曲线函数可对位于最小椭圆外、最大椭圆内的点加权，加权值介于 0 和 1 之间。 | Geostatistical Search Neighborhood |
| kernel_function<br><br>（可选） | 模拟中所使用的核函数。<br><br>EXPONENTIAL —函数按比例增长或衰减。<br><br>GAUSSIAN —朝正或负无穷方向快速跌落的钟形函数。<br><br>QUARTIC —四阶多项式函数。<br><br>EPANECHNIKOV —不连续的抛物线函数。<br><br>POLYNOMIAL5 —五阶多项式函数。<br><br>CONSTANT —指示函数。 | String |
| bandwidth<br><br>（可选） | 用于指定预测所用数据点之间的最大距离。随着带宽的增加，预测偏差将增加，而预测方差会减少。 | Double |
| use_condition_number<br><br>（可选） | 对预测不稳定位置的预测和预测标准误差的创建进行控制的选项。此选项只可用于 1 阶、2 阶和 3 阶多项式。<br><br>NO_USE_CONDITION_NUMBER —预测值将在各处创建，包括预测值不稳定的位置。这是默认设置。<br><br>USE_CONDITION_NUMBER —不会在预测不稳定位置创建预测和预测标准误差。 | Boolean |
| condition_number<br><br>（可选） | 每个可逆方阵都具有一个条件数，用来表示矩阵系数发生微小变化时（可能是由非精确数据导致），线性方程组解的错误程度。如果条件数较大，则很小的矩阵系数变化便会导致解向量的较大变化。 | Double |
| weight_field<br><br>（可选） | 用于强调某个观测。权重越大，对预测的影响就越大。对于重合的观测，为最可靠的测量值分配最大权重。 | Field |
| output_type<br><br>（可选） | 用于存储插值结果的表面类型。<br><br>有关输出表面类型的详细信息，请参阅插值模型可以生成何种类型的输出表面？<br><br>PREDICTION —可通过内插值生成的预测表面。<br><br>PREDICTION_STANDARD_ERROR — 标准误差表面可通过内插值的标准误差生成。<br><br>CONDITION_NUMBER —空间条件数表面表示在特定位置计算的稳定性。条件数越大，预测越不稳定，所以条件数较大的位置更容易出现伪影和不稳定的预测值。 | String |
局部多项式插值法
代码示例 - Python 窗口

```python
import arcpy

arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"

arcpy.LocalPolynomialInterpolation_ga(
"ca_ozone_pts", "OZONE", "outLPI", "C:/gapyexamples/output/lpiout", "2000",
"2", arcpy.SearchNeighborhoodSmooth(300000, 300000, 0, 0.5), "QUARTIC",
"", "", "", "", "PREDICTION")
```
局部多项式插值法
代码示例 - 独立脚本

```python
# Name: LocalPolynomialInterpolation_Example_02.py
# Description: Local Polynomial interpolation fits many polynomials, each
# within specified overlapping neighborhoods.
# Requirements: Geostatistical Analyst Extension
# Import system modules
import arcpy
# Set environment settings
arcpy.env.workspace = "C:/gapyexamples/data"

# Set local variables
inPointFeatures = "ca_ozone_pts.shp"
zField = "ozone"
outLayer = "outLPI"
outRaster = "C:/gapyexamples/output/lpiout"
cellSize = 2000.0
power = 2
kernelFunction = "QUARTIC"
bandwidth = ""
useConNumber = ""
conNumber = ""
weightField = ""
outSurface = "PREDICTION"

# Set variables for search neighborhood
majSemiaxis = 300000
minSemiaxis = 300000
angle = 0
smoothFactor = 0.5
searchNeighbourhood = arcpy.SearchNeighborhoodSmooth(majSemiaxis, minSemiaxis,
angle, smoothFactor)

# Check out the ArcGIS Geostatistical Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("GeoStats")

# Execute LocalPolynomialInterpolation
arcpy.LocalPolynomialInterpolation_ga(inPointFeatures, zField, outLayer, outRaster,
cellSize, power, searchNeighbourhood,
kernelFunction, bandwidth, useConNumber,
conNumber, weightField, outSurface)
```
局部多项式插值法
环境

- 像元大小
- 重合点
- 当前工作空间
- 范围
- 地理变换
- 掩膜
- 输出坐标系
- 捕捉栅格